热点聚焦｜安防坐拥“富矿” 多维度数据价值有“融”乃大

近几年，安防相关设备的大量，应用积累了海量、多维度的数据，数据量达到PB级，在数字成为新时代经济发展的，重要资源...



近几年，安防相关设备的大量，应用积累了海量、多维度的数据，数据量达到PB级，在数字成为新时代经济发展，的重要资源的背景下，安防行业如何利用起这些，丰富的“资产”？多维数据融合或许是，一个不错的答案。

 

多维数据融合，顾名思义，就是对多维度、多场景数据的交叉，融合分析，不仅包括不同设备对同一，物体的识别，也包括不同场景下的，数据融合。

以人脸识别为例，目前人脸识别技术，拥有很高的精确度，但在庞大的应用基数下，也会出现很高的误报数，对实际应用产生阻碍。这时就需要将视频数据、车辆数据、定位数据等不同维度的，数据融合起来，进一步提升识别效果、降低误报率。这是单纯改进算法、提升芯片技术等方法所，无法做到的。

多维数据融合不仅是提升安防行业，核心竞争力的“武器”，也是行业发展的有益探索。在安防行业的许多细分，应用场景中，业务模式都将会随着多维数据融合的应用而发生变革，产生很大飞跃。

以交通领域为例，etc用户数超过1900万的广东与阿里，云合合作建立了多维数据融合的车辆追踪平台，该平台整合了etc，门架路测设备单元信息、高速公路出入口数据、车牌识别信息以及摄像头，抓拍等数据，与交管部门的车辆信息、车辆通行数据等相融合，能够让管理部门对进入路网的，车辆建立档案，进行身份推断和轨迹还原，有效追踪车辆。

在智慧城市应用中，也可以监测城市交通、电力、运输等实时状态，构建城市数字画像，为城市运行管理，提供精细管理、科学决策支持。

而在新零售领域，借助多维度数据融合，安防设备不仅能够起到，安全防范、刷脸支付等作用，还可以结合消费者决策路径，中每一个环节所产生的数据，对目标消费者进行内容，投放。

　　多维大数据时代，关键在于信息流通和共享。目前安防行业中拥有海量非结构化数据和，多种物联感知数据，只有建立能够快速数据存取系，统和拥有开放的结构化处理的系统，才能支持后续多维数据，碰撞，保证充分挖掘其价值。

目前来看，安防企业已经不断发力，多维数据融合应用，其中，交通及公安领域已成为激烈，的角逐地，安防企业正不遗余力地“清洗”数据，以获得更加“干净”的多维数据信息，从而加快多维数据的融合，和碰撞，更好地满足公安及，交通业务的要求。

结语：“数化万物，智在融合”。原本互不相关的不同维度，的数据，在多维数据融合技术的催化下提升了整个行业，的管理水平和服务能力，同时也能充分挖掘，安防大数据的应用特点，为企业扩张新的，行业应用创造机会。相信在不久的将来，智慧安防行业会产生更大，的经济价值。

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